自動運転セミナー【2日間】～車載カメラ・センサ・ダイナミックマップ・AI技術～

自動運転に必要不可欠な「車載センサ」「車載カメラ」
「ダイナミックマップ」「AI技術」について詳解する2日間セミナー！

２０２０年に実用化を目指す自動運転技術の最新情報をお届け。

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『自動運転の技術・市場動向 ～車載カメラ・センサ・ダイナミックマップを中心に～』
『自動運転を支える基盤技術 ～ＡＩ技術を中心に～』 2日間セットのお申込みページです。

『自動運転の技術・市場動向 ～車載カメラ・センサ・ダイナミックマップを中心に～』
（2月21日）のお申込みはこちら
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『自動運転を支える基盤技術 ～ＡＩ技術を中心に～』（2月22日）のお申込みはこちら
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日時

2019年2月21日（木）　10:30-16:30
2019年2月22日（金）　13:00-15:50　【2日間コース】

講師

株式会社日立製作所 研究開発グループ 制御イノベーションセンタ
輸送システム制御研究部　主任研究員　緒方 健人 先生

■ ご略歴：
2007年4月、(株)日立製作所 日立研究所入所
2014年4月よりクラリオン（株）出向
2016年4月より(株)日立製作所 研究開発グループ　制御イノベーションセンタ主任研究員
博士(工学)

■ 専門および得意な分野・研究：
車載向けカメラを用いた環境認識

共創企画　代表　中條 博則 先生

■ ご略歴：
1976年　株式会社東芝入社　音響事業部配属　ポータブル機器回路設計
1989年　ビデオ事業部　商品企画
1991年　新規事業推進部　アップルMMP PJ営業技術、販促
1994年　ストレージデバイス事業部　光ディスク設計部管理職
2002年　セミコンダクター社　カメラモジュール開発主幹
2014年　東芝　定年退職
2014年　共創企画　開業

■ 専門および得意な分野・研究：
カメラモジュール、車載カメラ、ディスプレイの市場・技術動向

同志社大学　教授　兼　モビリティ研究センター　センター長　佐藤 健哉 先生

■ ご略歴：
同志社大学大学院理工学研究科情報工学専攻教授．
1986年　大阪大学大学院工学研究科電子工学専攻修士課程修了．
　同年　住友電気工業(株)情報電子研究所入社．
1991年～1994年　スタンフォード大学計算機科学科客員研究員．
2000年　奈良先端科学技術大学院大学情報科学研究科博士後期課程修了．
2001年　米国AMI-C,Incチーフテクノロジスト．
2004年より現職．同志社大学モビリティ研究センター長，
　名古屋大学大組込みシステム研究センター特任教授 兼任．

■ 専門および得意な分野・研究：
コンピュータネットワーク，分散システム，ITS．

■ 本テーマ関連学協会での活動：
情報処理学会，電子情報通信学会，自動車技術会，IEEE，ACMの各会員．
国際標準化機構(ISO)ITS専門委員会(TC204)日本代表．

元・本田技術研究所　川合 誠 先生

■ ご略歴：
1978年　本田技術研究所　入社
1996年　同研究所　運転支援システム・プロジェクトリーダー
1998年　同研究所　電子電装研究開発室 室長
2001年　同研究所　知能化自動車戦略 統括責任者
2005年　自動車技術会 フェロー
2010年　自動車技術会 フェローエンジニア
2011年　同研究所　自動運転車プロジェクト立ち上げ
2016年　定年退職　
2017年　自動車技術会 自動運転委員会委員

■ 専門および得意な分野・研究：
・自動運転・運転支援システムの研究開発
・電子電装システムの研究開発

■ 本テーマ関連学協会での活動：
・自動車技術会委員会　フォーラム,セッション オーガナイザ
・機械学会 講演
・精密工学会 講演

受講料

1名65,880円(税込（消費税8％）、資料・21日のみ昼食付)
（両日で同じ会社の違う方でも可。※参加される方のお名前を備考欄に記載下さい。）
＊1社2名以上同時申込の場合、1名につき55,080円　
　⇒ 割引は全ての受講者が両日参加の場合に限ります
＊学校法人割引 ；学生、教員のご参加は受講料50％割引。

セミナー内容

【2月21日（木）】
自動運転の技術・市場動向 ～車載カメラ・センサ・ダイナミックマップを中心に～

【第１部】 車載カメラを用いた３次元計測と外界センシング技術
講師：株式会社日立製作所　緒方 健人 先生

■ はじめに：
 　自動車の運転支援技術の普及、さらに自動運転技術の実用化へ向けて、カメラを用いた画像センシング技術の高度化が進んでいる。本講演では、カメラを用いた３次元計測や物体の検知・識別を行う技術について述べ、さらに車載環境における外界センシングへの応用事例について紹介する。

■ ご講演中のキーワード：
　カメラによる距離計測、物体検出、外界環境認識、自動運転

■ 本セミナーで習得できること：
　カメラによる距離計測の基礎、物体検出・識別処理の基礎、
　運転支援・自動運転におけるカメラの適用事例

■ ご講演プログラム：
１　自動車におけるカメラセンシング
　1‐1. 自動車向け外界センシングの要件
　1‐2. カメラと他センサの比較

２　車載カメラで使われている画像処理技術
　2-1. カメラによる3次元計測の原理
　2-2. 物体検出、識別処理

３　運転支援・自動運転への適用事例
　3-1. 運転支援システムにおける適用事例
　3-2. 自動運転システムにおける適用事例

４　まとめ

【第２部】 ADAS・自動運転、精度向上に寄与する車載カメラの技術・市場動向
講師：共創企画　中條 博則 先生

■ はじめに：
　Apple、Googleが2014年に車載機器市場に参入したことによりConnected技術の普遍化が加速された。そして、それは安全性を追求するADAS機能と融合し、さらに最近の急激なAI技術の進化も加わり、自動運転の実現が間近に迫っている。加えて、ADAS・自動運転と適合性が高いEVの普及を加速する350kW高速充電網の整備が欧米で始まり、自動運転の具現化は益々現実味を帯びてきた。
　ADAS・自動運転技術では、廉価、扱い易い、小型化が容易、高解像度、省電力、などの面からカメラがセンサの主役の座を得ており、さらなる市場規模拡大が確実である。とは言っても、自動運転車はIoTの一製品に過ぎない。カメラ機能を含むSensing技術・Viewing技術・システム構築の成果は、今後本格化が進むIoT全般に広く波及するものである。
　本講演では、ADAS,自動運転など車載用カメラを取り巻く環境の変化、そして車載カメラの市場・技術動向、そしてその流れがIoTの本格化にどのように貢献できるのか解説する。

■ ご講演中のキーワード：
　ADAS、自動運転、Connected、AI、EV、多画素化、高感度化

■ 受講対象者：
　部品、素材、自動車関連、製造業などで研究開発、商品企画、営業に携わっている方

■ 本セミナーで習得できること：
　最新のADAS,自動運転の動向、車載用カメラに必要な性能、技術、IoT車載に繋がるTrendなど

■ ご講演プログラム：
1. カメラ機能が搭載される製品の市場動向
　1-1. カメラ機能が搭載される代表的製品と市場動向
　1-2. 伸長率の高さから期待される車載カメラ

2. 自動運転を加速する自動車、搭載カメラの技術・市場動向
　2-1. ADAS,自動運転の動向
　2-2. 自動運転の分類、市場動向、中国の躍進
　2-3. 350kW高速充電器設置開始、加速するEV普及
　2-4. ADAS機能を実現するカメラの数々
　2-5. 車載カメラの市場動向
　2-6. WLO採用による車載カメラの小型化技術

3．車載用イメージセンサに要求される機能
　3-1. Global Shutter/ HDR機能
　3-2. 車載用でDe facto化が進む0.005lx超高感度イメージセンサ
　3-3. 画像処理エンジンの高速化により高解像度・多画素品採用始まる
　3-4. 車載用FIRカメラの市場を拡大する低価格化技術

おわりに
　自動運転はIoT社会の進化を加速するものである

【第３部】 協調型自動運転に向けた情報通信プラットフォーム
　　～ダイナミックマップ＆コネクテッドカー技術～
講師：同志社大学　佐藤 健哉 先生

■ はじめに：
　現在，車両に複数のセンサを搭載した自動運転の研究が活発に行われていますが，見通せない範囲の危険事象は検知できないという問題があります．これに対応するため，他車両や路側機のセンサ情報を共有し，さらに渋滞情報，信号状態などを統合して管理することで多様な用途に応用可能な情報通信システムが検討されています．
　ここでは，協調型自動運転のための情報通信プラットフォームであるダイナミックマップ，コネクテッドカーの技術解説を含め，国内外の具体的な取組みや研究開発内容を説明し，今後の展開についても考察します．

■ ご講演中のキーワード：
　ダイナミックマップ，コネクテッドカー，V2X通信，協調型ITS，プラットフォーム．

■ 受講対象者：
　ダイナミックマップの技術について知りたい方
　コネクテッドカーの日米欧の取組みを知りたい方
　協調型自動運転の動向を探りたい方

■ 必要な予備知識：
　コンピュータネットワークの基礎知識（OSI参照モデルなど）があるとより深く理解できるが，
　特に無くてもよい．

■ 本セミナーで習得できること：
　ダイナミックマップの概要，コネクテッドカーの動向

■ ご講演プログラム：
1. (自律型)自動運転で必要となる要素技術（センサと地図）
　1) 周辺環境認識（カメラ，LiDAR，ミリ波レーダ）
　2) 高精度道路地図

2. 協調型自動運転の目的と要件
　1) 自律型自動運転の問題点
　2) 情報共有による安全性向上

3. コネクテッドカー技術に関する日米欧の現状
　1) コネクテッドカーのネットワークアーキテクチャ
　2) コネクテッドカー技術の発展モデル
　3) 日米欧各地域における標準仕様と実例

4. 情報通信プラットフォームの要件と要素技術
　1) 通信技術（DSRC，携帯電話網）
　2) ダイナミックマップの機能と応用例

5. 協調型自動運転において解決すべき技術的課題
　1) スケーラビリティ
　2) 通信遅延

6. 具体的な取組み（研究内容と実証実験の状況）
　1) LDMグローバルコンセプト
　2) 自律型モビリティシステム
　3) DM2.0

【2月22日（金）】
自動運転を支える基盤技術 ～ＡＩ技術を中心に～
講師：元・本田技術研究所　川合 誠 先生

■ はじめに
　事故のない社会を目指し自動運転研究は30年間に渡り続けられてきたが、実用化のハードルは高かった。 AIと新センサーとICTの進歩で、実用化が近づいてきた。自動運転には、道路や他車や歩行者など外部環境の認識と、如何に行動するかの判断がキー技術となる。そのため、外部環境を認識・判断する能力を目覚ましく向上できる、AIを応用することによって、自動運転の適用範囲が拡大でき、交通事故と運転負担の低減への貢献が期待されている。
　本講演では自動運転の基盤技術の概要と、どのようにAIが自動運転に応用されているかと、今後の展望について述べる。

■ ご講演中のキーワード：
　自律自動運転, 自動運転レベル, 運転支援システム（ADAS）,外界認識
　AI, Deep Learning, AIと自動運転, 行動計画, 自動運転模擬裁判

■ 受講対象者：
・自動運転車とAI応用に関心をもっている方なら、どなたでも受講可能。
・様々な業務に自動化・AI化を活かすため、自動運転とAI応用について
　知見を得たいと考えている方。

■ 必要な予備知識：
　この分野に関心のある方であれば、特に専門知識は要しない。

■ 本セミナーで習得できること：
　自動運転の基礎知識, 自動運転の重要要素技術,自動運転の今後の展望
　自動運転がAIに期待するもの, AI応用例,自動運転とAIの課題

■ ご講演プログラム：
1. 背景
　1) 増え続ける自動車
　2) 世界の交通事故の増大
　3) 自動運転が実用化に近づいた経緯

2. 目的・歴史
　1) なぜ自動運転車が必要か
　2) 研究はどのように進化してきたか

3. 自動運転Levelとシステム
　1) 自動運転のLevelとは
　2) 運転支援システムから自動運転へ

4. 自動運転の基盤技術
　1) 外界認識
　　① 各種外界センサーの概要
　　② 認識技術
　2) 判断・行動計画
　3) 自車位置認識

5. 自動運転の適用範囲
　1) 2020に実用化される高速道路自動運転
　2) 一般道路自動運転の難しさ

6. 自動車の画像認識技術の進化と課題

7. A I 技術への期待
　1) A I 研究はどのように発展してきたか
　2) Deep Learningの特徴
　3) 畳み込みニューラルネットワーク
　4) CNNの畳み込みとプーリング
　5) Deep Learningの課題；強化学習
　6) 深層強化学習

8. ＡＩ技術の自動運転車への適用
　1) 自動運転へのA I技術の適用範囲
　2) セマンティック・セグメンテーション
　3) 歩行者ポーズ認識
　4) ドライバー状態認識
　5) 交通シーンのリスク予測
　6) 行動決定への応用
　7) A I 適用による自動運転車の振る舞い進化

9. A I とモデル予測制御の融合

10.実用化に向けた自動運転車開発と目標
　1）国内メーカー自動運転開発状況と今後の目標
　2) ドイツメーカー自動運転開発状況と今後の目標
　3) 各社実用化時期（見込み）

11.自動運転車の事故と自動運転模擬裁判

12.自動運転の発展で、変貌が予想される交通社会

13.まとめ